MCP的常见安全问题与安全测试项

最新推荐文章于 2025-10-31 13:59:46 发布

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MCP的常见安全问题与安全测试项

MCP的常见安全问题

上下文泄露与数据隐私

提示词注入攻击（Prompt Injection）

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Model Context Protocol（MCP）是近年来AI系统中一个至关重要的协议，它帮助智能模型和外部工具之间实现无缝的上下文共享与交互。通过MCP，AI模型不仅能在不同的任务之间保持上下文连贯性，还能通过持续学习来提升响应的准确性和个性化。然而，随着MCP的广泛应用，其潜在的安全问题也日益显现，尤其是在处理敏感数据和多方交互时。为确保MCP在应用中的安全性，必须对其进行全面的安全测试，从而保障系统的完整性、用户的数据隐私和AI模型的可靠性。

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MCP的常见安全问题

上下文泄露与数据隐私

MCP通过持久化上下文会话来增强AI模型的智能性，这意味着模型可以跨会话持续记忆用户的互动信息。然而，这种上下文的持久性带来了极大的数据泄露风险。若上下文数据没有得到适当的加密与清理，攻击者便能通过不正当手段访问存储在会话中的敏感信息，如用户名、密码、个人身份信息（PII）、加密密钥等。
例如，攻击者可通过利用MCP协议中的漏洞，窃取本应保密的API密钥或访问数据库中的敏感数据，造成严重的隐私泄露。

提示词注入攻击（Prompt Injection）

MCP系统依赖于结构化的提示来引导AI的行为，然而，这一机制容易成为攻击者实施注入攻击的靶点。攻击者可以将恶意指令嵌入MCP工具描述中，这些指令通常是用户不可见的，但对AI模型来说却是显而易见的。通过这种方式，攻击者能够操控AI模型执行未经授权的操作，如访问敏感文件、绕过安全过滤器，甚至生成恶意内容。
例如，某恶意MCP工具描述可能通过隐蔽指令引导AI模型访问用户的私钥文件，并将其传输到外部服务器，而用户在界面上看到的仅是一个简单的工具功能描述。